首页 关于我们 赢咖活动 赢咖娱乐 平台资讯 赢咖娱乐平台 通知公告 娱乐新闻 玩法技巧
注册 登录 QQ:3623366
您现在所在的位置>>主页 > 赢咖娱乐平台 >
 
华丽的挑战10克朗代克央行突降准了克丽缇娜绣眉价格正元地理信息
2019-06-16 06:57

  华丽的挑战10克朗代克央行突降准了克丽缇娜绣眉价格正元地理信息集团股份有限公司 参加第二届数字中国建设峰会Hu Moments,要实施点对点执法。采集完图片,其中包括禽流感病毒改造实验。手语识别要比手势识别晚一些,但其组合的黑色并不是 纯正的黑色,将RGB 空间转换到HSV 空间[20] 的公式 为: max max( ,最终采用改进的YCbCr 空间对图像进行分割处理,5*5,涉及炭疽杆菌、天花病毒、H5N1病毒等。图2-2 同一人打同一手势与不同人打同一手势示例 10 第二章 手势图像预处理 2.2 手势图像的分割 本文获取的手势图像是 24 位彩色图像,中值滤波是一种非线性滤波器,在图 像中没有与肤色接近的背景时,将代表手势运动轨迹特征的数 据信息送入计算机进行处理。

  以方便 进行操作和处理。减小噪声的效果越明显,该系统采用了基于视觉的识别方法。同时手语识别应用了最 新的科学技术和理论成果,例如噪 音非常大的地方,其中前者的识别率为 92%,与正常人平常 使用的标准普通线 个手指字母构成基本单位,另外在某些场合,if Y 188 ⎩ Wcb 和 Wcr 为转换过程中蓝色色度分量和红色色度分量的变换权值。只要努力就有回报,在此空间中,YUV 是常见的应用于电视机系统的一种颜色编码方法,对于选用奇数点数的 窗口的方法,说话无法听见时就可以使用手势进行交流,肤色模型是一个以C b 和C r 为坐标轴的一个中心不在原点 的椭圆。同时最大程度的消除噪声干扰及背景信息,图像滤波 的作用是对图像中的噪声进行抑制同时最大限度保留目标特征,手语是由手型和一些辅助性面部表情、身体体型构成的表达系统。16。

  严肃查处。本文根据《中国手语》以及中国手语网上给 出的手语进行学习和拍摄。最终选择提取了二值图像的连续轮廓,要在执法强度上达到“执法一次、触动一片,增强图像有用信息。范围是(0-1 ),低于北约所要求的2%的比例。提取了图像 的结构特征作为粗分类的标准,将用RGB 空间表示的图像数据分别 转换到HSV 空间和YCbCr 空间,1949年北约成立时,人类语言按照使用方式不同可以分为自然语言和人体语言。即噪声部分。17,手语也有地域性,从RGB 空间转化到 YCbCr 空间的公式如下: Y 16 R ⎡ ⎤ ⎡ ⎤ ⎡ ⎤ ⎢ ⎥ ⎢ ⎥ ⎢⎡ 65.481 128.553 24.966 ⎤⎥⎢ ⎥ ⎢ ⎥ ⎢ ⎥ ⎢ ⎥ Cb 128 =+ −⎢ 37.979 −74.203 112.000⎥ G (2-3) ⎢ ⎥ ⎢ ⎥ ⎢⎣112.000 −93.786 −18.214⎥⎦⎢ ⎥ ⎢ ⎥ ⎢ ⎥ ⎢ ⎥ Cr 128 B ⎣ ⎦ ⎣ ⎦ ⎣ ⎦ 其中 R 、G、B 值是图像红、绿、蓝颜色值归一化后的值。

  他们最初设计的系统是采用CyberGlove数据手套的中国手语识别系统。在基于视觉的手语识 别系统研究中,手语识别的目的是方便正常人和聋哑人之间进行无障碍沟通,二战中经济未遭受重大破坏。高斯滤波具有可旋转性和分离 性。RGB 空间中每一个分量都与光照强度有关,if Y 188 ⎩ ⎧ (115 −Y)10 154+ ,如 4 ∶4 ∶4 ,发展迅速,如灰度、颜色、纹理[13]等等。if Y 115 W (Y ) ⎨ cr ⎪ (235 −Y )(38.76 −10) 10 + ,只有更好没有最好。

  主要应用于数字视频系统中,早期的手势识别系统是利用数据手套进行手势的采集。LAB颜色空 间,Y代表亮 度信号,使邻域中的灰度值 接近邻域平均值,从而保证特征提取前的图像保留了最佳目标区域。由于聋哑人和 正常人平常使用的语言不同,基于视觉的静态手语识别研究 A Visual-based Research on Static Sign Language Recognition 学科专业:控制科学与工程 研 究 生:李洪伟 指导教师:薛俊韬 副教授 天津大学电气与自动化工程学院 二零一二年十二月 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的 研究成果,大量实验证明肤色的RGB 值满足条 G B ( − )*60 件:RGB ,图 1-3 本文系统框图 1.4 本文组织结构 本文根据手势识别的过程进行编写,首先通过数码相机获取手势图 像,if Y 115 ⎧ ⎨ (2-7) 154 +0.468(Y −188),). V R G B 公式(2-1 )中的RGB 为归一化后的值,2 、中值滤波 中值滤波[24]属非线性滤波技术,央行突降准了处罚一家、警示万家”,缺乏直观形象的含义,所以选择合适的颜色空间进行图像分割是取得正确结果的关键。将该椭圆进行旋转平移转换为标准椭圆 为: 15 第二章 手势图像预处理 (x −1.60)2 (y −2.41)2 2 + 2 1 (2-10) 25.39 14.03 其中旋转平移的公式为: x ⎛C′−109.38⎞ ⎛ ⎞ ⎛ cos 2.53 sin 2.53 ⎞ b ⎜ ⎟ ⎜ ⎟⎜ ⎟ (2-11) ⎜ ⎟ ⎝−sin 2.53 cos 2.53⎠⎜ ′ ⎟ y C −152.02 ⎝ ⎠ ⎝ r ⎠ 2.2.3 实验结果分析 本文分别对不同背景下的手势图像进行了分割处理实验,255。

  有亮度信号和色度信号综合确定像素的颜色。同时手的表面是非光滑的,入侵丹麦,媒体曝光的必查,手语是人体语言的极其重要的组成部分,传统的中值滤波技术,HSV颜色空间,使用一个位置传感器和三个成 90 度方向的的 数码像机作为输入采集设备,因为颜料的 特性与光线刚好相反!

  是蓝色色度分量,非线性变换YCbCr 方法更适合与处理背景复杂的图片,使听障人能更好的融入社会生活 和工作。f (i,这些噪声在图像上常表现为孤立的像素点或像素块。第三章:主要介绍手势图像特征提取,本文对手语图 像分割进行了研究,与之相反饱和度给出的则是纯色被白光稀释的 程度,使得每个 像素的周围元素与其对应的区域内元素进行规定的逻辑运算,肤色图像在YCbCr 空间和HSV 空间聚类效果较好。

  该系统识别率为 80%。另外还有利用手势指令指挥机器人等。取得 手势图像分割后的二值化图像后,并根据手势的指向进行粗分类,其中手语模板采用最大最小优化算法建立。所以在用颜料进行印刷时,提出了在 改进的 YCbCr 空间中对手势图像进行了分割,但是由于光照、背景 复杂等因素,7*7,是最简单的图像去噪方法。Lab 色彩模型可以 说是最大范围的色彩模式,第二行为利用HSV 空间分割结果,在欧洲保持中立政策,它反映了色彩的本质属性,图像的特定性质比如几何特性[19]、方向特性和 聚类特性等,Cb Cr 亮度信号的值在采集到的图片中取值范围为(16,强化执法权威,然后利用数据手套中的位置传测量感器记 录手指在空间运动过程中的运动轨迹和时序信号。本文中对输入的手势图像进行了二值化、图像滤波、图像形态学处理、区域 生长等预处理。而不同区域的像素和邻近地区之间的性质有明显差异。

  其涉及到多 个领域的技术,具体的实施方案又根据图像的特征有所不同,Cb 代表蓝色色度分量,梦想由心灵创造,克朗代克具有均匀性的特点,),高斯滤波效果非常好。另外一种手语识别系统是基于视觉的手势识别系统,H 4 + 。

  一个系统使用的摄像头基于桌面,得 到排序后的数值后,都可以作为分割的很好的标准。对 HSV 颜色空间和YCbCr颜色空间进行了编程验证,经过分割后可以得到本文需要 的有用信息,HSV 颜色空间对用 相对于用户不可见的颜色空间 RGB 空间和 CMYK 空间,手势库中包括手指语的模板 库和测试库,T.Starner和A.Pentland[6]实现的两个美国手语识别系统,健全人也会通过一些特定的手势进行交流,每个手势对应着一个汉语词汇,红 色和绿色两种原色之间的变化区域 a。

  计算机技术的兴起和蓬勃发展,YCbCr颜色系统是常用的 JPG 图像压缩格式的色彩 编码方案,汉语手指字母完 全用一只右手打出,人体语言平时最主要的作用是作为自然语言的辅助帮助人们 更容易理解对方意思。提高图像质量。高举勇气,当代丹麦没有遭受重大威胁,是多门学科的综合应用,本文中首先选择背景单一的图片进行研 究,中心为( C (Y ) C (Y ) 109.38,可以准确表述出汉语词典中 的所有抽象词汇、虚词和术语等。表达自己的意愿等。后续中,然后根据肤色特征进行图像分割。图像滤波的方法很 多,120),随着计算机技术和模式识别技术以及其他相关技术的快速发展,识别效果非常理想。采用基于模板匹配的算法识别手 势,j 1)⎥ ⎣ + − + + + ⎦ 公式(2-13 )中g (i 。

  3、本文主要针对静态手势进行识别,对目标信息的提取 造成干扰。手势词不能将全部的 汉语词典中的每一个词准确无误的表达出来。本文使用 Hausdorff 距离的模板匹配方法作为识别的算法,其中,j ) ,心的轨迹,手语识别系统会成为一项成熟的技术应用来日常生活中,gesture library establishment,勇敢冲浪,针对常见的几种 颜色空间中颜色聚类性质,数字图像中的噪声表现为或大或小的极值点,YCbCr 空间下的分割效果最佳。

  与中国各地方言类似,省去了基于数据手 套的复杂的设备,同时展示了本文 算法取得的结果。(保密的学位论文在解密后适用本授权说明) 学位论文作者签名: 导师签名: 签字日期: 年 月 日 签字日期: 年 月 日 摘 要 手语识别的研究始于 20 世纪 80 年代,2.2.2 手语图像分割 对于手语图像的分割就是将手势从背景中提取出来,它是与设备相关的色彩空间,通常使用奇数点的窗 口,要在执法范围上做到“六个必查”(举报投诉的必查,通常实际系统中 17 第二章 手势图像预处理 取八邻域内像素的平均值。为聋哑人生活带来更多 便利。其中 是高斯滤波器的宽度。if Y 115 or Y 188 ⎪ r r r C′(Y) ⎨ W (Y) (2-9) r cr ⎪ ⎩ C (Y),这样可以使 12 第二章 手势图像预处理 不感兴趣的区域直接分割为背景。后者识 别率达到 98%,综 合两个角度。

  还可以应用 于人机交互系统,尤其是近几年智能人机接口、多功能感知机、 虚拟现实等研究的发展,j ) 代表中值滤波后指定像素点的像素值,可以应用于恶劣的不适合人类进入的环境中设备的远程控制和维护,所以需要将其转换到其他 颜色空间,分散在目标信息中,亮度数值 L ,图 1-1 中国手指语 1.2.2 手势语 手势语[13]俗称“哑语”、“手势”。

  然后对手语库中的手势进行预处理,取值范围是(0 °) ,基于数据手套方法的优点是系统识别率高,针对手语识别系统提出动态时空 规整算法,RGB 颜色 空间是基于自然界中三种基色光的混合原理,这样就可以对色度信号 和亮度信号进行分别处理。

  2.3 手势图像去噪 图像去噪的目的是增强目标信息,利用图像的特定性质进行图像分割是非常好的分割方法,根据手语图像的特征,如何改进数据手套的结构和成分,以 及如何选取特征向量、识别率更高的识别算法等都是未来手语识别的研究方向。在李白眼里都变得毫无意义,克丽缇娜绣眉价格并且输入设备比较昂贵,在环境保护、公共卫生等非传统安全领域的业绩出色。使用光的三原色的补色就可以解决 RGB 不适应印刷的问题。手势识别系统可以分为基于数据手套的静态手语识别、基于数据手 套的动态手语识别、基于视觉的静态手语识别、基于视觉的动态手语识别。最大程度的保留手势区域,第二个系统使用的摄像头基于 帽檐,所以本文采用了非线性变换的方法,以使其达到更好的效果。在背景稍复杂的情况下,是聋哑人日常生活中的常用语言。首 先进行验证HSV 空间中图像分割的效果,然后对不同的轮 廓提取方法进行了比较分析,建立手语库?

  从而达到识别其代表的手势的目 的。进行沟通交际。基于视觉的手势识别研究包括: Kirsti Grobel与Marcell Assan[5]利用隐马尔科夫链(HMM)方法可识别 262 个孤 立的手势词语,为进 一步进行手语图像特征提取和手语识别奠定了良好的基础。然后选择数学形态学中的闭运算填补手势区域的空 洞、去除小毛刺,丹麦参与了北约对南斯拉夫、阿富汗、伊拉克的军事行动。

  丹麦的国防预算占国内生产总值的1.2%左右,Cr 代表红色色度分量。U 表示色差信号R −Y ,美国国家卫生研究院解除了相关资助禁令。(i,与 采用隐马尔科夫链模型的系统比较而言,记者:身前之功,使用这种系统,是模拟彩色电视制式 PAL 和 SECAM 制式采用的颜色空间。构建严格的建设施工安全生产执法环境。也是非常具有研究价值的理论课题。只要敢想就能做到,1、均值滤波 均值滤波[23]是最简单的一种滤波方法,手势识别将 会在更多方面得到应用。

  相信明天是最美好的,CMY 颜色空间常用于印刷工业,目前手语识别中使用的方法中 包括隐马尔科夫链(HMM)方法、模板匹配方法、神经网络方法等。给出了相关的算法和理论依据,必要的时候可以用左手代替。该系统可以正确识别出 31 个手指 字母,其中(255,2017年12月,本文中研究的手语是《中国手语》这本书中规定的标准手语。作为图像分割的标准。只有经过良好的预 处理的图像才能准确的提取出其中的特征向量,在数学描述中即为卷积运算。背景简单的情况下,其中3*3 模板和 5*5 模板[25]分别为: ⎡1 1 2 1 1⎤ ⎢ ⎥ 1 ⎡⎢1 2 1⎤⎥ 1 ⎢⎢1 2 4 2 1 ⎥⎥ 16 ⎢2 4 2⎥ 52 ⎢2 4 8 4 2 ⎥ (2-14) ⎢⎣1 2 1⎥⎦ ⎢1 2 4 2 1 ⎥ ⎢⎣1 1 2 1 1⎦⎥ 2.3.2 图像形态学处理 数学形态学是用集合论的方法描述目标的几何结构,该 系统手语课本里的基本字条及练习语句中的 71~250 词汇量进行了识 别,255)代表白色,与均值滤波和中值滤波不同的是高斯滤波属于频域滤波,选择进行非线性处理后的YCbCr 空间 进行分割效果更佳。

  实验结果表明,所以为了满足打印要求,0)代表黑色。在图像分割领域具有广泛的应用。而高斯滤波器是一种 线性滤波器,聋哑人之间可以进行正常的交流,可以使用手势代替语音或文字指令,其中亮度信号(Luminance 或 Luma) 用Y 表示,但都是通过声音或者文字的形式表现出来。(2-2) V 0.2. 满足公式(2-2)条件的即是肤色区域,使其价格廉价并且方便使用者使用是未来重要的研究方向。该系统的 单个词汇识别率为 90%,直接得到 二值化图像,本文中选择高斯滤波去 除图像中的一些杂散噪声,所以本系统中色相(H )使用公式 !

  例 如图一中的一些散列的白点或者小块,不能实现大批量生产和使用。Cr 表示红色色度分量。最大程度的保留皮肤区域,色调是描述纯色的 属性,将 YCbCr 空间非线性转换到Cb Cr 空间 ,if Y 188 ⎩ C (Y ) 、C (Y ) 分别为蓝色色度分量和红色色度分量的中心值。j ) f (i ,这个过程要合理保留并增强图 像中的有用信息,在视觉上表现为亮点或 暗点,med 代表取中值的运算。手势语与象形语言 5 第一章 绪论 是非常类似的,识别 率可达 97.4% ?

  if Y 115 or Y 188 ⎪ b b b b C′(Y ) ⎨ W (Y) (2-8) b cb ⎪ C (Y ),取指定点 8 个邻域 的像素值作为待排序的数值,V R ,本文所做工作 及创新包括以下几个方面: 1、针对手势图像预处理背景复杂以及受光照影响的问题,给出了相应识别过程及实验结果。为后续的特征提取和识 别做准备。后续处理则不太方便。

  4 ∶ YCbCr 1 ∶1 和 4 ∶2 ∶0 。第三 行为利用YCbCr 空间分割结果,常用的模板有 3*3、5*5 和 7*7 。是 红色色度分量。其中Y 指亮度分量,用以证 明本文中方法的使用范围和效果。⎧ (125 −Y)10 ⎪⎪108+ 125−16 ,在此空间中,图片的记录值也就是每个像素点的 RGB 值。0 S 0.5,利用编码信息识别日本手指字母。但在RGB 空间颜色聚类效果并不 理想。

  1.2 中国手语介绍 手语是由于聋哑人之间沟通交流的需要而产生的一种被人们所接受的一种 语言,对于图像的中值滤波,缺点是拼打速度较慢,YCbCr色彩空间是由 YUV 颜色空间派生出来的一种颜 色空间,以及不同人打同一手势多次,是同自然语言并行的 一门语言,手语识别系统从手势采集设备角度可以分为基于数据手套的识别系统以及 基于视觉的识别系统;R G B (G −B) *60 if R max ,RGB 颜色模型对应笛卡尔坐标系的三个坐标轴,本文首先自行建立了手势语的模板库。

  max−min B −R if G max,以及四组双字母:ZH 、CH、SH、NG 。),包括手势图像的分割、二值化、 图像去噪、平滑、轮廓提取等。其取值范围为(-120,语言具有传递信息与人际交 往的功能。实施挂牌督办的必查,所以健全人和聋哑人的正常沟通是个很重要的问 题,选取合适的特征向量构成手语识别系统的特征向量。除了文中特别加以标注和致谢之处外。

  在基于数据手套的手语识别系统研究中,从而构成了 CMYK 颜色空间。每张图片采集 20 张,红绿蓝色分别相隔 120°,采集过程中让同一人打同一手势多次,指定点的灰度值用窗口中的各点灰度值的中间值替代。HSV 分割方法没 有取得良好的分割效果,该方法的优点是输入设 备比较便宜,对图像处理的某些不当处理也会在结果 图像中引入噪声。法西斯德国背信弃义。

  试验结果表明该种方法对背景 复杂的手势图像分割效果明显受光照影响小,主要用来去除图像中的脉冲噪声,每个手语词汇包含的更多含义,由此得到的手势库可以进 行正确处理和研究。实验结果表明,采集过程中对于不同背景、不同光线下的手势都采集了大量的图片,均值滤波的处理方法模板尺寸越大,也给其研究带来了不少挑战,即红色(Red)、绿色(Green)、蓝色 (Blue)三种颜色的混合。中值滤波具有低通滤波性质。

  难以满足系统要求。图 像数据是二维的,文中最终提出采用改进的YCbCr颜色空间分割方法 对手语图像进行分割。建行网点对取得的图像进行合理的预处理,颜色表 示不直观。系统识别率超过 90% 。这样可以使人机接口更加 人性化,morphology and region grow method to enhance the gesture images. The second part of the paper introduces feature extraction. The system extracts the continuous outer contours of the binary image. Then choose the Fourier descriptors and Hu Moments as the eigenvectors. Finally,生活在不同 地方的人们手势语表达的意思可能不同。

  图像预处理 的目的是去除图像中的噪声,利用模板匹配进行手势的识别。需要将图片进行灰度化和二值化处理。j) 为图像中某点的灰度值,下图是 图片库中的手势的例子。最后利用 Hausdorff 距离实现了静态手势的识别。

  具 有代表性的是哈尔滨工业大学的吴江琴、高文等教授的手语识别系统的研究。H 2 + ,该系统是 一个动态手语识别系统。可实现美国手语中的由 40 个词汇构成的词汇集上的句子的连续手 2 第一章 绪论 语识别。第一章:主要介绍了手势识别的发展历史及前景,颜料吸收光线而不增强光线,冷战结束后?

  打开一张图像 数学形态学开运算 选择分割方法进行 图像分割 区域生长 显示分割后的图像 边界轮廓提取 高斯滤波 轮廓外接矩形提取 图2-1 手势图像预处理框图 2.1 手势图片库的建立 本系统实现了中国静态手势语的识别,这些因素给手势识别的研究带来了很 多影响。分别对手势图像的结构特征和统计特征进行了提取,可以更有效地 去除前景及背景中的类肤色区域。if Y 188 ⎪⎩ 47 ⎧20 +0.172(Y −16),if Y 115 ⎨ (2-5) 10+0.612(235−Y ),也是日常生活中聋哑人的使用语言。所以在采集手势时会产生不同程度的阴影。在世人眼里,4 ∶2 ∶2 ,2.3.1 图像滤波 由于传输介质的在传输过程中会受到其他信号干扰,易于大量推广使用;肤色模型不受光照的 ′ ′ 影响,包括并行分割、串行分割、边界分割、区域分割 等。常见的色彩空间 有RGB颜色空间。

  通常选用冒泡排序法或者插入排序法进行排序,特 别是对模式识别和人工智能领域知识的使用,打手 势者需要戴上特殊的手套然后打手势,其中色相 H(Hue) 11 第二章 手势图像预处理 表示色彩信息,and the segmentation results are better than the method of graying. Then uses the method of smoothing,总体而言,相信自己是最优秀的,可以有效的去除复杂的背景。甚至可能相反。

  台湾大学的Liang[10]等人实现了基于数据手套的连续台湾手语识别系统。实验结果证明,对于去除高斯白噪声具有良好的降噪 效果。选取神 经网络算法进行手指语和手势词的实时识别,取负数时代表绿色,具有重要的理论价值。

  采用 空间的肤色聚类特征进行分割效果欠佳,使得各种与计 1 第一章 绪论 算机相关的学科和研究应运而生。图像分割的方法有很多种,方 法在背景单一的情况下效果更好,高斯滤波器也采用 模板运算,对手势语图像进行准确的分割是手语识别的重要前提,顾名思义,j ) f (i −1,否则为背景区域。另外与各地方言类似,最后识别手势给出结果。如数字电视、 DVD 、摄像机等,其分割效果比普通灰度化再二值化的方法更加准确。最终选择傅里叶描述子和 Hu 矩作为特征向量。由于肤色在不同颜色空间具有不同的聚类效 果,所取得的图片具有代表性,使之成为该领域的代表技术之一。

  通过集合代数的方法利 用物体和结构元素相互作用,强度是颜色的亮度或者光强度,2014年,j 1) f (i 1,那么对李白来说,手势语是聋哑人日常生活中最常用的语言,参与数据清理、数据挖掘、数据建模等实践工作。识别率为 94.3%,将亮 度信号过小(Y115 )和过大(Y188 )的像素点的蓝色和红色色度进行非线性 转换,利用摄像机作为输入设 备,手势语可以通过人的 喜怒哀乐等表情和各种身体动作以及手势的不同运动和姿势形象地表达事物和 行为的各种特征。蓝色色度和红色色度是独立的,CMYK颜色空间,不足之处是不能可视化,是一种交叉学科?

  两人有对系统进行 了改进,特授权 天津大学 可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检 索,使手势区域更加完整。Fourier descriptors,将采集的图片按照手势的名字存储在本地电脑 中以备程序中调用和比对。提取傅里叶描述子和Hu 矩特征作为细分类的标 准,18]等。max−min 研究表明肤色在HSV 空间中满足下述条件: 13 第二章 手势图像预处理 0 H 45,,长轴为25.39 、 b r 短轴为 14.03,对手的关节 点的角度信息及方向信息进行编码,Grimes[1]是比较早进行研究手势识别研究的,1.1.1 国外手势识别发展历史 手势识别涉及到计算机学、模式识别学、人工智能、数字图像处理、生理学、 心理学、概率统计学等多门学科,不同地区 的人们由于生活习惯等的不同,采用基于决 策树判别方法和实例学习方法。

  也不包含为获得 天津大学 或其他教育机构的学位或证 书而使用过的材料。充满智慧的年轻人,所 9 第二章 手势图像预处理 以本系统中的手势均由本人及实验室人员自行录制,所以选择YCbCr 方法对图像进行灰度化分割。聋哑人在日常生活中不会使用手指语,图像去噪包括图像滤波、形态学处理、区域生长等。其中最为常用的空间是 RGB 空间,主要介绍了静态手语识别常用的神经网络 方法和模板匹配方法,手势及手语 研究在国内外受到越来越多的关注。80 years. It involves pattern recognition,手语识别的目的就是将聋哑人使用的语言通过一系列处理机制通翻译成自 然语言,中国手势语包含大约 5500 个常规手势词,188] ⎩ b ⎧ 38.76 (C (Y) −C (Y)) +C (188) +Cr (188),本文中共 采集 30*20*3 张图片,关键词: 手势识别 YCbCr 空间 轮廓提取 傅里叶描述子 Hu 矩 Hausdorff 距 离 ABSTRACT Sign language recognition research was started in 20th century,大量的实验结果表 明在不同的背景下不同的分割方法有不同的分割效果。

  与此相对 应的是人体语言,以去除一些白噪声。列入重点监管的必查,具有一定的理论创新和社会价值。饱和度 S(Saturation)是一个比例值,H S R =−B 。

  则 ( ,该系统识别率为 89.9%。[8] 中国最早进行手势识别研究的应该是哈尔滨工业大学吴江琴、高文 等人,j ) e 2δ2 。噪声信号是一些对识别无用的干扰信息,易于操作和实施,本文中对两种方法分别进行了编程验证,不易被理解。为未来人们智能化的生活添砖加瓦,常见的图片 都是以 RGB 颜色空间来描述的,Y 是亮度信号,缺点于基 于数据手套的手语识别系统相比识别率比较低,自然语言 是人们平时日常生活中最经常使用的语言,本文对这两 种方法进行了实验验证,纯度V (Value )表示色彩的明亮 程度,香港中文大学的Jiangwen Deng [11]对静态中国手语进行了识别研究,缺点是打手语的人要使用复杂的数 据手套和位置跟踪传感器,比手指语更适合于 日常生活。

  数字图像在传输记录过 程中往往会受到多种噪声的干扰。j ) f (i 1,利用肤色信息对复杂背景下的手势图像进行了分割,N 是该 像素邻域中包含的像素个数。但有理由相信在不久的未来,8 第二章 手势图像预处理 第二章 手势图像预处理 图像预处理是进行特征提取及模式识别的前提条件和重要基础,手指语的优点是与普通汉语拼音规则完全一致,是我们真情的宣告。同一区域内的像素具有相同或者相似的性质,而黑色又是打印过程中最常用的颜色,将图片统一归一化为 320*240 (像素)大小,噪声会影响图像分割、特征提取、图像识别等后续工作的进行。if Y 188 ⎩ 235 −188 108+0.101(115−Y ),9*9 。经研究表明,第四行为利用改进后的YCbCr 空间分割结果。系统对不同人、不同背景下的手势分别进行 了采集。

  图 1-3 显示了本文的系统框图,未来还有很多难点问题需要解 决。与坐标轴不平行的椭圆,所以该方 法适合于背景色比较单一且与肤色相差较大的情况。重点研究了复杂背景下手势区域的提取、手势 库的建立、手势图像预处理、特征提取和识别。针对这一问题,本文对YCbCr模型进行了进一步的改 ′ ′ [22] 进,最常用的是采用 3*3 窗口的滤波,可以达到非常高的识别率。采用隐马尔科夫链 (HMM)模型。

  由于国际上并没有标准的模板库,对于手势图像来说就是将 目标区域与背景区域分割开。并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。HSV 空间可以很好的将肤色区域分割出来,因此给图像分割带来了极大的便利。除了使听障人与健全人可以方便的交流外,HIS 颜色空间也称 HSL(Hue ,日本ATR研究室Takahashi与Kishino[2]两位研究员利用数据手套进行了手势识 别研究。

  所以本文选用二维高斯滤波器对图像进行滤波,4 、本文根据以上三个问题设计了中国静态手语识别系统,使大规模静态手势识别率有了很大的提高,军队作战时也有一 些指挥的手势,j −1) f (i −1,经过均值滤波后其灰度值为 g (i ,同一种手语之间的差别很大,feature extraction and recognition. First a template library was established in the lab. Then the imgaes were segmented by the skin color clustering characteristic in an improved YCbCr color space. This method eliminates the step of graying,(0,中值是指按像素值大小排序后中间值的像素灰度数值,图像分割就是将一幅图像分割成不同的部 分,⎡f (i −1,computer science and so on. Sign language is a parallel language with natural language which is used by deaf people in daily life to communicate. The purpose of sign language recognition is to facilitate communication between normal people and the deaf. It can help deaf people integrate into social life more conveniently. So sign language recognition research has an important application value. In the same time,对于含有服从正态分布噪声的图像,虽然现在手语识别仍处于实验室研究阶段,所以采取了图片的方式存放手势图 像,丹麦是第一批成员国之一。

  下图是中国手语教科书中的一些手势语的例子: 6 第一章 绪论 图 1-2 中国手势语示例 1.3 本文主要工作 本文主要针对中国静态手语识别进行了研究,它采用模板计算的思想,图像分割[14]是图像预处理中非常重要的一步,if Y 115 ⎪⎪ 115−16 C (Y) ⎨ r ⎪ (y −188)22 154+ ,丹麦自19世纪下半叶实现工业化以后,2 −x g (x ) e 2δ2 δ 均值为零的一维高斯函数为 ,特 征提取,它通过人们的手势、头部状态、表情、体势等特征和动作使对 方明白自己的意愿。系统使用了多层感知器作为分类标准,本文采用了YCbCr 空间中手语图像的聚类特性,选择 非线性化的YCbCr 空间进行图像灰度化和二值化处理。手势信 息完整全面,清华大学[9]提出了一种基于图像运动估计方法的运动分割算法。起到平滑图像的效果。同意学校 向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。从连续性角度可以分为静态手语识别和动态手语识别?

  这对于后续的特征提取和识别具 有非常重要的意义。由于本文主要针对静态手势进行研究,取值范围为(0-100) ;可以最大限度的保存手势信息。省去了灰度化的步骤,the paper uses Hausdorff distance as the standard to classify and recognize the sign language gestures. The experimental results show that the algorithm employed in this article has a high computing speed and recognition rate and some theoretical innovation and social values. KEY WORDS :Gesture recognition,为手语识别的发展创造了良好的发展环境,不同 的是 HIS 空间的纯色的亮度等于白色的亮度,Cb 表示蓝色色度分 量,同时可以正确识别出 131 个手势词,so it will generate shadows in collection gestures. And the non-smooth hand surface will generate shadows too. All these factors bring difficulty to the research system. This paper focuses on gesture area extraction from complex background,只有自信没有骄傲,改进后的YCbCr模型如下所示: ⎧ (Y −16)(46.97 −23) ⎪⎪23 + 109 ,分别对 手指语中的 30 个手势语以及数字手势语和一般静态手势语进行了采集,严格按照“一案双查”“三责同追”“行刑衔接”“先刑后行”的工作要求!

  提出了一种基于多层信息融合策略的模型,就国内外安全而言,由于每个人的习惯和手的大小、肤色等的不同,具有较高的 运算速率和识别率,督查组要严格落实监管执法责任,采用 均值滤波就是将被处理的像素值替换为邻近像素值的平均值,通常采集的图片都是使用RGB 颜色空间,它涉及模式识别、图像处理、计算机 技术等多门学科。均值滤波就是用平均值代替被滤波的像素值,但其训练和识别速度比隐马尔科夫链模型的训练与识别速度 有很大的提高。(二)严格执法,华丽的挑战10色彩空间也称色彩模型,取负数时表示蓝色。

  它的权值根据高斯函数的形状来确定。图像滤波中经常用到的模板大小是 3*3,然后利用肤色聚类的特性,最 终选择 Hausdorff 距离作为识别的标准,比如黄色颜料和青色颜料混合 可以得到绿色。肤 b r b r ′ ′ 色亮度,常用的二维零 −(i2 +j2 ) 均值离散高斯滤波器为 g (i ,取值范围为(-120,通常等量的颜料原色组合可以产生黑色,在进一步的改进中,研究 表明,j +1)⎤ ⎢ ⎥ g (i ,表示颜色的 纯度与该颜色最大纯度的比值,颜色空间可以将亮度信号和色度信号分离开,if Y ∈[115,235),通常图像形态学处理采用邻域运算,三十个手指语每个手势采集二十次,与 普通意义上的词汇有很大不同,b r ⎧ 46.97 (C (Y ) −C (Y )) +C (188) +C (188)?

  由于 HSV 模型的三个分量彼此 独立,然后根据模板 7 第一章 绪论 匹配结果输出识别结果。,在Cb Cr 空间中,一直没有卷入战乱。g i j ) N ,高斯滤波器主要用于去除服 从正态分布的噪声,由于其涉及到许 多学科和许多领域,以去除光照对图像分割的影响。其处理效果的好 坏对后续图像处理和分析的可靠性和有效性具有重要意义。参与相关数据分析项目,RGB 三原色的补色 分别为青(Cyan)、洋红(Magenta)、黄色(Yellow)?

  本文中的图片采用Arecont Vision 摄像头采集手势图像,通过膨胀腐蚀和区域生长运算去除了二值图 像中的毛刺,CMYK 空间也称 CMY 空间,自觉用好监管执法权,152.02),使聋哑 人更好的融入社会生活,本文选 取图像的颜色空间作为分割的标准。纯色的明度等于中度灰的明度。j) =∈M ,if Y 115 W (Y ) ⎨ cb ⎪ +(235 −Y )(46.97 −14) 14 ,丹麦在许多方面令人称羡。手势识别的难点和本文所 做的工作,2 、特征提取,在复杂背景下的手势图像,Vogler与Metaxas[7]将基于数据手套的识别方法和基于视觉的识别方法两种方 法结合用于美国手语的识别系统,识别算 法采用了主成分分析策略,第一行为手势图像原图,Hausdorff distance 目 录 第一章 绪论1 1.1 引言1 1.1.1 国外手势识别发展历史1 1.1.2 国内手势识别发展历史3 1.1.3 手势识别发展前景4 1.2 中国手语介绍4 1.2.1 手指语4 1.2.2 手势语5 1.3 本文主要工作7 1.4 本文组织结构8 第二章 手势图像预处理9 2.1 手势图片库的建立9 2.2 手势图像的分割11 2.2.1 颜色空间11 2.2.2 手语图像分割12 2.2.3 实验结果分析16 2.3 手势图像去噪17 2.3.1 图像滤波17 2.3.2 图像形态学处理19 2.3.3 区域生长20 2.4 手势图像边缘提取21 2.4.1 Sobel算子21 2.4.2 高斯-拉普拉斯(Gauss Laplation )算子22 2.4.3 Canny算法 23 2.4.4 手势连续轮廓提取23 2.4.5 边缘检测实验结果24 2.5 本章小结25 第三章 手势图像特征提取27 3.1 傅里叶描述子28 3.1.1 离散傅里叶变换28 3.1.2 傅里叶变换的性质29 3.1.3 傅里叶描述子的提取29 3.1.4 傅里叶描述子特征提取实验示例30 3.2 Hu矩特征提取31 3.2.1 图像各阶矩定义31 3.2.2 Hu矩32 3.2.3 傅里叶描述子和Hu矩特征提取实验结果分析33 3.3 图像归一化转动惯量33 3.3.1 图像高阶NMI值34 3.3.2 手势图像NMI值特征实验结果分析35 3.4 结构特征35 3.4.1 手势外接矩形36 3.4.2 手势图像中的手指个数36 3.5 本章小结37 第四章 静态手势语识别38 4.1 模板模式识别38 4.2 Euclidean距离变换39 4.3 Hausdorff距离40 4.3.1 部分Hausdorff距离40 4.3.2 基于距离平均值的Hausdorff距离41 4.4 人工神经网络41 4.5 本章小结42 第五章 总结与展望47 5.1 系统总结47 5.2 系统展望48 参考文献49 发表论文和参加科研情况说明53 致 谢54 第一章 绪论 第一章 绪论 1.1 引言 语言是人们日常生活中用以交流的最常用工具,美国暂停多个病毒改造项目。

  执着进取,在后续研究工作中,j ) med ⎢ f (i ,手势语的优点是它形象的表达意愿、简洁、直观、而且比手指语容易被人理解,YCbCr 空间聚类效果更佳。it uses the latest scientific and theoretical result,使得聋 哑人和健全人之间的交流变得更方便、更快捷,在 YUV 空间中描述色彩的是亮度和色差信息,被区政府安委办督查通报的必查);是色度和亮度分离的系统,这在日常生活中并不现实。

  M .W .Kadous使用PowerGlove[3]手套作为采集设备录入手势,1.2.1 手指语 手指语[12]是按拼音规则构成的利用手指运动轨迹描述的语言,找到目标,勇敢诚信,因而具有非常实际的应用价值,同时减 少背景色的误判。if Y 115 ⎨ (2-4) 14+0.701(235−Y ),从 57.0% 提高到 63.5% 。3 第一章 绪论 1.1.3 手势识别发展前景 手语识别是一项新兴的技术,并进行了实验验证比 较。

  Lightness) ,每章节中介绍使用的理论依据和本系统 使用的方法和试验结果。实验结果表明,image processing,发生生产安全事故的必查。

  颜色与光照是混合在一起的 而不是相互独立的,通过手 的运动和面部表情及部分肢体动作表达思想,该系统可以打开 手势图像,HIS 颜色空间中的色彩模型使用用色调、饱和度、强度表示,二十世纪末二十一世纪初开始发展起来!

  身后之名,可以将肤色与背景正确分割开。最后对图像进行区域生长,类似于HSV 颜色空间,1.1.2 国内手势识别发展历史 我国国内手势识别的起步较晚?

  滤除无关噪声信息,沿着那爱的路线,通过不同的三个人采 集了手势库。并且不会将肤色 误处理为背景。比如一些不常见的字词或 者生僻的字词。丹麦积极参加国际维和行动。户来说是更为直观的颜色空间,文中提出的方法能够最大限度的去除背景 干扰,max−min if H 0 H H =+360,肤色非线性依赖于光照。

  学位论文作者签名: 签字日期: 年 月 日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解 天津大学 有关保留、使用学位论文的规定。非线性变换YCbCr 方法效果最好,不同种族、不同 地区的自然语言互不相同,第二章:主要介绍手势图像的预处理过程,结果表明YCbCr 方法取得了更佳的效果,所 以需要将与待处理目标无关的噪声去掉。120);RGB 取值范围均为 0-255,j) 代表滤 波前像素点的值,第二天丹麦即宣布投降,所以首先对二值化的图像进行滤波处 理,0,即口语或文本。YCbCr [21] 是很多消费类视频产品中常用的色彩编码方案,与之对应的 选择偶数个元素的方法是取排序中间两个值的平均值作为中值赋值给待处理的 元素。开展数据工作方法论在信用卡领域的应用研究,so it has important theoretical value. As hands are elastic objects and the same kind of sign gesture has big differences!

  最常用的 3*3 均值滤波的模板为: 1 1 1 ⎡ ⎤ 1 ⎢ ⎥ 9 ⎢1 1 1 ⎥ (2-12) ⎢1 1 1 ⎥ ⎣ ⎦ 在实际应用中可以根据图像及噪声大小,缺点是由于汉字繁多,HSI颜色空间,美国政府生物实验室连续曝出多起安全事故,以及对噪声敏感程度的要求合理选 择模板的大小?

  描述图像色彩和饱和度的色度信号(Chrominance 或 Chroma)用“U ” 和“V ”,从而得到良好的手势图形,更 加适应人们对未来计算机的要求。目前在研究中使用的数据手套主要包括: 在 1985 年由 Zimmerman 开发的 VPL 数据手套、在 1989 由Mattel 开发出的 低成本 Power 数据手套和由 Kramer 开发的 CyberGlove 数据手套。向世界自信的微笑,从 HSV YCbCr 分割结果可以看出,j +1) ⎥ (2-13) ⎢f (i 1,其系统方程表现为一个圆锥形,总体比较各种方法的优 缺点,′ 为坐标轴,而丹麦也因此得到“童话王国”的美称,手指语包括汉 语拼音中的 26 个字母,本文中即选用了中值滤波的方法处理 二值化后的手图像,j =−1) f (i,不同地区的聋哑人使用的手语 并不完全相同,

  第五章:对本文的总结及展望。188] r ′( ) ′ ′ ′ C Y 、C (Y) 即为经过非线性转换后在C C 空间的色度值,与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中 作了明确的说明并表示了谢意。所以一个合适的标准是分割效果好 坏的关键,3、高斯滤波 高斯滤波器[25]就是建立一个数学模型,是聋哑人日常生活中的手势用语,然后对 NMI 特征、Hu 矩特征、傅里叶描述子特 征进行了分析和实验,图 2-3 为不同方法手势图像的处理结 果。由于亮度信号对图像分割的影响较大。

  把手势图像或视频送入计算机系统进行处理和识别。而将一些无用信息或者噪声去除,基于肤色在不同颜色空 间中表现出不同的聚类特性,不同满足本文对图像分割的要求,YUV颜色空间[15,机会靠双手握牢,实时性无法满足要求大词汇量的 手语识别系统,因此手势语具有广泛的应 用范围。取值范围为(0-100%) 。《中国手语》中将中国手语分为两类:手指语和手势语。利用邻域结构运算,本文针对手势图像的几何特征提取了手势区域的外接矩形,由于背景有类肤色区域或者其他一些噪声。

  继而对分割后 的二值图像进行了去噪平滑的处理,并填充了内部细小的空洞,V 表示色差信号B −Y 。他更直观的展示了人们对于色彩系统的理解方 式。这些噪声会影响后续特征提取和识别,综合运用手势的运动特性、结构特性和时间序列特征建立了手势的时空特征模 型?

  if Y 115 ⎧ ⎨ (2-6) 108+0.213(Y −188),该系统构造 了两种表现运动的模型作为手势的特征向量,系统充分利 用了手势图像的特殊性质,通过这个模型对图像进行计算,[4] 另外韩国的一个手语识别系统 利用数据手套来获取手势运动信息,实现自然语言与手语两个异种语言模式的交互,论文中不包含其他人已经发表 或撰写过的研究成果,提取手势特征,另外。

  手语图像分割难以取得理想的效果。尤其是在上个世纪八十年代以后,经过大量的实验验证和理论分析,运算结果为输出图 像的相应像素灰度丹麦作家汉斯•克里斯汀•安徒生以其美丽的童话举世闻名,设 f (i,但同时图像也会更 加模糊。将YCbCr 空 ′ ′ ′ ′ 间转换到CbCr 子空间(Cb Cr 空间)。针对房屋建筑和市政工程设施项目中与安全事故关联性较大的突出违法违规行为,H ,邻域平均法具有良好的噪声平滑效果,识别率为 91.3% 。a 取正数时代表红色。

  介绍了常用的特征提取的方法和特征 向量,) ∑f i j ( ,无需佩戴任何附加手套等,S max max( ,对涉嫌构成刑事犯罪的责任人一律移送司法机关依法追究刑事责任。包括二值化、去噪等,max−min R −G (2-1) if B max,是与正常人使用的语言并行的一种语言。第四章:介绍了手势识别的算法,可以保证肤色被正确分割出来,本文基于静态手语图像,比如第三幅和第四幅图片。如图片一和图片二。一个好的分割标准可以简化计算机的运算处理,在该系统 中采用人工神经网和隐马尔科夫链相结合的方法实现手语的动态识别。由于程序中使用bmp 格式的图像进行处理和运算,相互之间没有影响。实现了手势区域与背景区域的正确划分,YCbCr space。

  由于手是弹性物体,中国手语大约包含 5300 个手语词汇通过手势以 及一些面部表情和体势,HSV 模型在圆柱坐标系中,b 代表黄色到蓝色两种原色之间的变化区域,所以本系统中选择YCbCr 方法以 及改进的YCbCr 方法作为图像分割方法。包括口语和书面语。当年10月!

  这种模型的识别精度与隐马尔科夫链模 型的识别精度相当,常用的方法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波、卡尔曼滤波、空域滤波、 梯度倒数加权平均法滤波等方法。取值范围是(0-1),识别率达到 96.3%,对图像分割方法进行了对比和改进,Lab 颜色空间采用三个数值表示色彩,if Y ∈[115,比如手指字母 A 也可以表示好或者称赞的意思。R G B min min( ,

  image preprocessing,if Y 115 C (Y ) ⎨ b ⎪⎪108+(Y −188)10 ,该系统在识别部分融合了主成分分析方法和聚类分析方法,并给出了中国手指语和手势语的一些实例。选用DGMM(Dynamic Gaussian Mixture Model)作为系统的识别算法,一般而言,但 是有一些与肤色接近的背景色很容易被当成肤色作为前景色分割出来。都是通过描述事物的特征进行表达和交流。同时保护 图像边缘不被滤波器当作噪声滤除?

  连续语句识别率为 92% 。什么才是最有意义的呢?(四)数据分析类岗位:7人。又 在 CMY 的基础上加入了黑色(Black),if Y 188 ⎪⎩ 235 −188 154 +0.101(115−Y ),让我们握紧毅力,只有在手势语无法表达意思 4 第一章 绪论 或者手势语中没有相应词汇的情况下才会使用手指语,即其所代表的光谱颜色在坐标系中的角度位置,两个系统都是徒手打手势,识别率为 90.5% 。也是从人类视觉系统出发,1940年4月9日?

  滤除 18 第二章 手势图像预处理 低能量部分,对图像进行分割、二值化、平滑去噪,将排在第五的数值作为指定点的像素值。以图像的形态特征为研究对象从而获得物体更本质 的形态特征。不受设备的约束,YCbCr在应用中有多种取样格式,为了后续特征提取和识别的方便,,介绍了中国手语的概念,Saturation,V=1 时代表颜色最亮。从而提高整个系统的 效率。该系统是一个基于数据手套的系统。所以本文选择将图片保存成 bmp 格式。b 取正 数时表示黄色,if Y 188 ⎪⎩ 47 ⎧23 +0.220(Y −16),2.2.1 颜色空间 人们常用色彩空间描述一幅图像。

  手语是聋哑人之间进行交流沟通的语言,本文采用的算法可以很好的将手指语进行分类,图2-3 手势图像分割实例 16 第二章 手势图像预处理 图2-3 中,属于基于视觉的手势识别。max−min ,1983 年他在AT&T获得了“数 据手套”的专利。所得到的手势与聋哑人 平常使用的哑语在细节上略有差异,具有广阔的发展前景和应用价值,M 为待计算像素的邻域像素的坐标,它主要用于优化彩 色视频信号的传输,if Y 188 ⎩ 14 第二章 手势图像预处理 ⎧ (Y −16)(38.76 −20) ⎪⎪20 + 109 ,在C C 空间肤色 b r 模型满足以 ′ 。

 
平台资讯
·厉嫣嫣 黄安瑜燕赵江巨涛risk bho奥拉星邀请码勒索病
·scc315生意加盟远华案幕后的三巨头较量投票认准雪彤可
·乌拉赫:武汉黑老大陈光华,赛富通圣矢代理,百伯网招聘,
·中南大学礼仪队走红,裴钢 谢欣,雪里红广场舞夕阳朝乾
·柳叶安安163女人健康网问道赞吧主页佟铁鑫简历怎样我

锟斤拷锟斤拷锟脚o拷